基于dea的我国各省物流效率评价实证研究

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1、基于DEA的我国各省物流效率评价实证研究张建钦三亚学院管理学院，海南三亚，572022摘要通过整理建立与物流效率相关的投入产出指标体系，收集各省的统计年鉴指标相关数据，应用数据包络分析（DEA）模型，对2010年我国14个省、市、自治区的物流效率进行对比分析。研究表明，样本中DEA总体无效的省、市共有7个，物流投入产出平均总体效率、平均纯技术效率、平均纯规模效率分别为0.868，0.943，0.918，并进一步应用投影分析，对非DEA有效单元的省市从物流投入指标的冗余量和产出指标的不足度两个方面分析了各决策单元在物流效率上存在的

2、主要问题，提出相应发展建议。关键字DEA模型；投入指标；产出指标；物流效率中图分类号F252文献标识码ALogisticsEfficiencyAnalysisforChinaBasedonDEAModelZhangJianqin（Schoolofmanagement,Sanyacolleage,SanyaChina，572022）【Abstract】Logisticsefficiencyinput-outputevaluationsystemisestablished,whichbasedonDEAmodeltoanalyzet

3、helogisticsinput-outputefficiencyof14provinces,citiesandautonomousof2010.Resultshowsthatthereare7provincesarenotDEAoveralleffective,andtheaverageoverallefficiencyoflogisticsinput-output,averagepuretechnicalefficiencyandaveragepurescaleefficiencyare0.868,0.943,0.918.I

4、talsousedprojectionfrominputredundancyandoutputdeficiencytoanalyzethemainreasonoflowerlogisticsefficiencyunitsandgavethedevelopmentsuggestion.【Keywords】DEAmodel;inputindex;outputindex;logisticsefficiency0前言物流在全球都处在一个高速发展的状态，而物流水平也成为一个国家或地区发展综合实力的重要标志。目前我国物流水平与国外发达国家还

5、存在较大差距，进行物流效率评价，有利于加快物流技术进步，改善物流相关管理，合理配置资源，减少浪费，对促进我国物流业健康和可持续发展存在重大现实意义。我国是个资源相对紧缺的国家，对物流效率进行评价，必须考虑投入产出问题，DEA方法正是基于这种思路的评价方法。国内外基于DEA方法研究物流效率等相关领域的文献有很多。惠玉蓉等[1]对数据包络分析方法进行了详细的研究，并从物流业的研究现状出发,论证了DEA方法用于物流业发展评价的可行性。陈芝等[2]以制造企业为背景，以数据包络分析方法为模型，通过实证分析对制造企业供应物流系统效率进行了合

6、理的评价；刘满芝等[3]收集了江苏省13个城市2006年的物流相关统计数据，应该DEA模型对这13个城市进行了物流效率评价，并应用投影分析非DEA有效单元的城市物流存在问题，为该省各个城市的物流发展提供参考建议。柳键等[4]收集了全国31个省、市、自治区2008年统计年鉴中物流相关指标的数据，并基于DEA模型分析了物流投入产出效率，进行了投入冗余和产出不足分析，总结了非DEA有效的主要原因及发展建议。Min和Joo[6]等对美国典型的第三方物流企业进行了详细的分析，并运用了DEA方法进行了该类企业的综合竞争力对比分析。而本文采用

7、2010年各省统计年鉴中物流相关统计指标，整理出投入变量和产出变量作为评价的指标体系，将以上指标体系统计数据齐全的14个省份为研究单元，应用DEA模型进行物流效率研究。1研究方法数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）是于1987年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper等学者首先提出的一种方法，用于对多投入多产出的多个决策单元进行相对有效性的评价。DEA的第一个模型被命名为C2R模型，可用于评价决策单元DMU（DecisionMakingUnits）的技术有效性和规模有效性

8、，是应用最广泛和成熟的模型之一。其中“技术有效”是指通过合理的管理企业各项技术，使企业投入得到最充分的应用。所谓“规模有效”，即指使用一定规模的资源投入所能达到的最佳产出。在DEA评价模型中，假设有n个部门或单位作为被评价单位，其中第j个决策单元记为DMUj（。